提要：考虑到新一代人工智能发展应用仍然存在极大不确定性，尤其在包括人脸识别、深度合成在内的新一代人工智能技术普遍应用可能引发诸多治理挑战的背景下，如何充分释放技术发展潜力、推动经济高质量发展，同时形成适应技术发展规律的敏捷治理体系，是政府需要关注的重要议题。深圳建设中国特色社会主义先行示范区，打造高质量发展高地，有能力践行人工智能发展的新思路，推动相关举措落地，形成标杆示范和创新模板，为高质量发展注入新动能。

场景创新意味着要探索形成“人-机”合作的新范式。图为深圳（国际）人工智能展暨智能制造创新高峰论坛现场。 深圳特区报首席记者 杨少昆 摄

随着社会主义现代化建设的深入推进，我国数字经济快速发展，开拓了经济发展新空间。立足于新发展阶段，我国经济发展面临新的机遇和挑战，大力发展数字经济成为推动经济高质量发展的必由之路。2022年7月，科技部等六部门联合印发《关于加快场景创新 以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），其核心要旨是以场景创新促进新一代人工智能与实体经济深度融合，进而推动数字经济高质量发展。8月15日，科技部又发布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》（以下简称《通知》），具体确定了智慧农场、智能港口、智能矿山、智能工厂、智慧家居、智能教育、自动驾驶、智能诊疗、智慧法院、智能供应链等十个新一代人工智能示范应用场景。

《指导意见》和《通知》，提出了推动人工智能发展应用的新思路：即从“场景”端来塑造适合人工智能发展应用规律的产业环境、社会环境，这一方面有利于在短时间内释放人工智能变革潜力，另一方面也有利于形成适合人工智能技术发展逻辑的良性生态系统。

考虑到新一代人工智能发展应用仍然存在极大不确定性，尤其在包括人脸识别、深度合成在内的新一代人工智能技术普遍应用可能引发诸多治理挑战的背景下，如何充分释放技术发展潜力、推动经济高质量发展，同时形成适应技术发展规律的敏捷治理体系，是政府需要关注的重要议题。深圳建设中国特色社会主义先行示范区，打造高质量发展高地，有能力践行人工智能发展的新思路，推动相关举措落地，形成标杆示范和创新模版，为高质量发展注入新动能。

一、新一代人工智能发展为何需要场景创新？

人工智能本身的技术创新与发展需要依赖场景的“反哺”，当前，人工智能推动生产力发展的变革潜力受到了“场景”端的约束，因此需要对场景加以改造，形成“技术-场景”的良性互馈关系。

具体而言，一方面，人工智能推动生产力发展的潜力需要依赖“场景”端的改革才能得以释放。事实上，包括人工智能在内的技术进步究竟在多大程度上推动了生产力的发展，在经济学史的研究中始终存在争议。诺贝尔经济学奖得主、新古典增长理论创始人罗伯特·索洛（Robert M. Solow），其在1987年提出了著名的“生产率悖论”（即“计算机随处可见，唯独不见其反应在生产率统计上”），用以质疑彼时人们对于IT产业的乐观态度。与此类似，哈佛大学政治与法律哲学家罗伯特·昂格尔（Roberto M. Unger）提出了“知识经济孤岛”现象，即以“硅谷”为代表的知识经济新形态虽然发展迅速，但却被限制在特定领域（例如消费、娱乐），而没有被更为广泛地拓展至其他领域（例如传统制造业），也被限制在特定区域（例如美国），而没有被更为普遍地传播至其他地区（例如非洲）。由索洛和昂格尔的观点可以看出，仅仅有“技术端”的创新并不足以释放先进生产力，对技术应用环境的调整、改革同样不可或缺，而这也正是《指导意见》关注场景创新的内在逻辑。

另一方面，人工智能技术发展应用规律的特殊性，要求其与场景形成良性互馈，从而在应用过程中，不断突破技术瓶颈并形成“人-机”共生的理想环境。麻省理工学院教授达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）在《重新设计AI》一书中指出，人工智能具有多重技术路线：人工智能可被视为对人类工作的替代，并在自动化进程中降低劳动成本或者提升劳动效率；但同时，人工智能也可被视为人类劳动过程的辅助，以更好释放人类的创造力、判断力和灵活性。更多的理论或实践表明，伴随着自动化进程的深入，第二条技术路线可能更有利于技术本身的迭代式创新以及人类社会的可持续发展。正如阿西莫格鲁所指出的，当越来越多的人类工作被人工智能替代之后，再进一步追求劳动替代的边际效用将迅速下降，而此时也将越来越凸显出人类劳动的价值。考虑到人类劳动事实上体现为不同场景下的人类生产生活活动，因而在此意义上，场景创新同样意味着要探索形成“人-机”合作的新范式，而非仅仅聚焦于技术本身的研发与突破。

二、场景创新的重点是按照人工智能发展应用规律对环境进行改造、重塑

根据《指导意见》对场景创新的界定，其是指“以新技术的创造性应用为导向，以供需联动为路径，实现新技术迭代升级和产业快速增长的过程”，这说明场景创新的本质是在对人工智能应用环境进行类型划分的基础上，梳理、塑造不同领域、不同业态的现有环境，使之适应人工智能应用要求，同时场景创新反过来促进人工智能技术的创新与突破。《指导意见》的“总体要求”明确指出，推动场景创新的原因是由于当前仍然存在“对场景创新认识不到位，重大场景系统设计不足，场景机会开放程度不够，场景创新生态不完善”等问题，而这也表明场景创新工作的重点是按照人工智能发展应用规律对环境进行改造、重塑。

三、深圳如何推动人工智能场景创新？

为促进数字经济高质量发展，深圳应该在人工智能场景创新上做到以下三点。

第一，加快推动教育体系和社会保障体系改革，尤其要关注技能工人、产业劳动者的知识体系更新，以及与之相关的配套保障制度的完善，使之能够将新一代人工智能技术知识与其劳动的专业知识结合起来，以探索场景创新的新范式、新典型、新增长点。人工智能高水平应用目标下，场景创新的关键不在于僵硬地按照特定技术方案要求改造环境，而是要发挥“人”的积极作用，将制造业场景下的一线劳动者、社会治理场景下的一线管理者或服务者，与人工智能技术的开发者和部署者融合在一起，自下而上地共同探索、共同学习以找到场景创新的适当模式。为促进这一目标的实现，教育、社会保障等配套制度的改革与完善必不可少，在普遍提升人工智能知识素养的同时，释放出一线人员的创新潜力。

第二，打破数据孤岛、制度孤岛、业态孤岛，发挥政府、行业机构作为公共治理第三方、可信第三方的积极作用，将人工智能技术推动生产力变革发展的效应向更多产业扩散，以形成共生繁荣的新产业生态。人工智能作为一般通用技术的变革潜力，只有在打破各个方面的孤岛效应之后，才可能完全体现出来。比如在自动驾驶发展过程中，不同厂家难以共享路测数据、不同地域数据治理制度差异，约束数据跨区域流动，不同社交应用App缺乏交互性影响信息流动，都是孤岛效应的具体体现。场景创新的重点应该瞄准这些“孤岛”或“壁垒”，推动数据、制度、业态的协同化或一致化。对于市场主体而言，出于对搭便车或投机风险的担忧，往往不具备打破“孤岛”的动机，此时政府、行业机构等组织就应该积极发挥作用，成为连接“孤岛”的“桥梁”。

第三，选择重点领域，结合人工智能治理要求以及深圳本身的产业特征和产业基础，推动形成人工智能应用场景创新的典型案例和样本示范。尽管场景创新并不要求形成一致性的标准规范，但考虑到人工智能发展应用的前沿性，在特定领域的场景创新范式仍然有助于启发其他领域的变革发展。深圳应考虑首先在社会治理、公共服务和特色产业领域，集合政府、企业、社会等多个利益相关方，在体制机制、结构关系上寻求突破，真正将场景创新落到实处，为人工智能的发展应用提供有力支撑。

（作者系电子科技大学公共管理学院副教授）

（原标题《加快人工智能场景创新 推动数字经济高质量发展》）

见习编辑 刘悦凌 审读 吴剑林 审核 桂桐 周梦璇